您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于深度学习与特征融合的命名实体识别
人工智能 | 更新时间:2025-06-24
    • 基于深度学习与特征融合的命名实体识别

    • Named Entity Recognition Based on Deep Learning and Feature Fusion

    • 在自然语言处理领域,研究者提出了基于CNN的命名实体识别模型,通过自适应权重机制和注意力机制,有效融合不同层次特征,提升了模型的表示能力。
    • 软件导刊   2025年24卷第6期 页码:1-9
    • DOI:10.11907/rjdk.241378    

      中图分类号: TP391.1
    • 收稿日期:2024-05-22

      纸质出版日期:2025-06-16

    移动端阅览

  • 朱琛,徐艺武,冯嘉美.基于深度学习与特征融合的命名实体识别[J].软件导刊,2025,24(06):1-9. DOI: 10.11907/rjdk.241378.

    ZHU Chen,XU Yiwu,FENG Jiamei.Named Entity Recognition Based on Deep Learning and Feature Fusion[J].Software Guide,2025,24(06):1-9. DOI: 10.11907/rjdk.241378.

  •  
  •  

0

浏览量

0

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于特征融合与注意力的服装图像分类算法
基于特征融合的虚假招聘广告检测模型
改进YOLOV5的密集行人检测算法研究
基于注意力机制与自适应特征融合的群养猪身份识别

相关作者

李涛
张俊杰
王永政
纪淑娟
周龙刚
魏本昌
魏鸿奥
张路

相关机构

武汉纺织大学 计算机与人工智能学院
山东科技大学 计算机科学与工程学院
湖北汽车工业学院 电气与信息工程学院
江苏大学 电气信息工程学院
Department of Animal Science, Iowa State University, Ames
0